假设有两个不同形状的opencv images / numpy数组。较小的一个称为small，是(150,150,4)，较大的一个称为big，是(300,300,4)，都是RGBA图像。我试图让较小的一个在较大的一个的“上面”，正好在中间（这已经完成，工作正常），但我只需要较小的一个的像素，这是不透明的（他们的alpha通道不等于0，或者确切地说是等于255），否则我想保留较大的一个的像素（这是问题）。类似于三元运算符，但在numpy/opencv中有广播功能。我想到了np.where和masking，但是卡住了。我知道如何获得我的较小形状的mask，但我不知道如何正确分配/广播到较大的形状。
我的方法是：

• 获取应该进行赋值的矩形（偏移量）
• 得到较小的一个面具，只有形状的坐标
  *assign / broadcast the pixels-问题是我需要的是较大图像对应坐标的像素值，而不是单个值。我遗漏的部分，当前使用一些虚拟值
• 将修改后的较小值赋值到较大值的坐标中

BACKGROUND_SIZE = 300, 300
LOGO_SIZE = 150, 150

def get_offset(bigger_shape, smaller_shape):
    logo_x_offset = int((bigger_shape[0] - smaller_shape[0]) / 2)
    logo_y_offset = int((bigger_shape[1] - smaller_shape[1]) / 2)
    return (
        logo_y_offset,
        logo_y_offset + smaller_shape[1],
        logo_x_offset,
        logo_x_offset + smaller_shape[0],
    )

small = cv2.imread(f"./small.png", flags=cv2.IMREAD_UNCHANGED)
big =  cv2.imread(f"./big.png", flags=cv2.IMREAD_UNCHANGED)
offset = get_offset(BACKGROUND_SIZE, LOGO_SIZE)
y0, y1, x0, x1 = offset

DUMMY_BLUE = (255,0,0,255)
mask = np.where(small[:, :, 3] != 255) # this is a proper mask
small[mask] = DUMMY_BLUE # Here instead of the dummy blue I need the "bigger" image pixels 
bigger[y0:y1, x0:x1] = smaller

尝试：

small[mask] = big[y0:y1, x0:x1]

但这失败了（请忽略第二个形状，big实际上可能更大）：

ValueError: shape mismatch: value array of shape (150,150,4) could not be broadcast to indexing result of shape (14899,4)